O artigo \cite{aioffi05} propõe um algoritmo heurístico \emph{online} para decisão de posicionamento de réplicas em \emph{Mobile Content Distribution Networks (MCDNs)}. O primeiro objetivo desse algoritmo é reduzir o tráfego no \emph{backbone} da \emph{MCDN} e o segundo é evitar a sobrecarga dos servidores que compõe a MCDN.

Para a avaliação do desempenho do algoritmo, os autores utilizaram um simulador proposto em {referencia.simulador}. O simulador representa uma cidade com as áreas metropolitana, suburbana e rural. Há um número fixo de servidores de conteúdo distribuídos geograficamente pelas áreas da cidade. Há um número fixo de usuários que se movimentam por toda a cidade conectando-se aos servidores.

Aspectos da simulação como popularidade dos conteúdos, tempo entre conexões de um usuário e duração da conexão entre um usuário e um servidor são modelados estatisticamente. Algumas informaçoes sobre como o funcionamento do simulador, como o modelo de mobilidade dos usuários, não puderam ser obtidas; procedemos com abordagens próprias que parecessem mais adequadas nesses casos.

Não foi desenvolvido um simulador como o do artigo {referencia.simulador}, em vez disso geramos os dados para as requisições respeitando a maior fidelidade possível à modelagem estatística proposta no simulador. A seção {seção.dados} dá mais profundidade a esse assunto.

Em \cite{aioffi05}, são propostos dois algoritmos para o processo de posicionamento de réplicas dos conteúdos pela \emph{CDN}; o primeiro, um algoritmo ótimo \emph{offline} e o segundo, um algoritmo heurístico \emph{online}.

O algoritmo ótimo necessita conhecer todas as requisições dos clientes previamente, isso define a nomenclatura \emph{offline}, logo não é possível aplicá-lo aos servidores de uma \emph{CDN}. Já o algoritmo heurístico toma decisões baseado em previsões da demanda feitas em tempo real, por isso a nomenclatura \emph{online}, esse algoritmo é uma boa escolha para ser adotado nos servidores de uma CDN por ser \emph{online}.

O algoritmo heurístico \emph{online} utiliza previsão de demanda baseada no método \emph{Double Exponential Smoothing (DES)}. O \emph{DES} torna a previsão sensível a tendências que possam ocorrer na demanda e propicia decisões melhores sobre o que fazer quanto a um determinado conteúdo.

A implantação do algoritmo heurístico \emph{online} foi feita com base na biblioteca MPI, como será descrito na seção {seção.MDCDN}.
